Studienabschlussarbeiten

Bei der Verarbeitung von Lebensmitteln ist die Qualität der Grundzutaten für ein einwandfreies Endprodukt maßgeblich. Damit das Risiko von Lebensmittelskandalen in Zukunft weiter sinkt, bedarf es neben strengeren Kontrollen bei der Warenannahme auch automatisierten Lösungen. Im Rahmen der Qualitätssicherung von Getreide muss der Anteil pilzgeschädigter Körner erhoben werden, da befallenes Getreide nicht zu Lebensmitteln weiterverarbeitet werden darf. Entsprechende Analysen erfolgen derzeit lediglich anhand von Stichproben mittels zeitaufwendiger Verfahren. Potential zur Detektion pilzgeschädigter Körner liegt hingegen in automatisierten hyperspektralen Bildverarbeitungssystemen. Dazu stehen erstmalig Sensoren mit monolithisch-integrierten optischen Filtern zur Verfügung. In dieser Arbeit wird ein Versuchsaufbau entwickelt und umgesetzt, mit dem die Aufnahme und Auswertung hyperspektraler Zeilenbilddaten möglich ist. Die geforderte Relativbewegung zwischen Kamerasystem und Messobjekt erfolgt durch einen Lineartisch, welcher über digitale Ein- und Ausgänge mit der Hyperspektralkamera kommuniziert. Die Synchronisation zwischen beiden Geräten sorgt für eine proportionsgerechte Abbildung der betrachteten Szene. Für den Bildeinzug werden zwei mögliche Konzeptvarianten vorgestellt. Zur Beleuchtung des Messobjektes kommen Halogenleuchtmittel zum Einsatz, welche durch ihre breitbandige Strahlungscharakteristik eine Ausleuchtung über den gesamten spektralen Empfindlichkeitsbereich des Sensors erzielen. Die Bestimmung der Quanteneffizienzen nach EMVA1288 Standard zeigt stark variierende Beträge über die Filterbereiche, weshalb zur Angleichung ein Weißabgleich vorgenommen wird. Aufgenommene Einzelbilder werden zu einem Bildstapel zusammengesetzt, woraus ein dreidimensionaler hyperspektraler Datenquader entsteht, der neben den zwei räumlichen auch eine spektrale Dimension besitzt. Zur richtigen Interpretation der Daten ist eine spektrale Korrektur der Rohdaten anzustellen, bei der sich die Anzahl der differenzierbarer Spektralbanden von 192 physischen Filterkanälen auf 145 virtuelle Filter idealer Transmissionscharakteristik reduziert. Die im ENVI-Dateiformat abgespeicherten Datensätze können mit Hilfe der kostenfreien Software Scyven verarbeitet und ausgewertet werden. Neben der Bildsegmentierung in Cluster liefert Scyven Möglichkeiten, eine pixelweise Klassifikation der spektralen Signaturen mittels gängiger Klassifikationsmethoden anzustellen. Die Auswertung eines Testdatensatzes einer Weizenstichprobe zeigt, dass eine erste Analyse mit dem Programm grundsätzlich möglich ist. Allerdings sind für eine verlässliche Trennung zwischen einwandfreiem und fusariumgeschädigtem Weizen weitere Optimierungsmaßnahmen hinsichtlich der Bildaufnahme erforderlich. Vor allem die auftretende geringfügige räumliche Objektverschiebung unterschiedlicher Spektralbanden hat sich bezüglich einer pixeldiskreten Klassifikation als problematisch erwiesen.

Durch die Normrevision der DIN EN ISO 9001:2015 erhielt das Risikomanagement einen besonderen Stellenwert für Unternehmen, da es hierdurch vor allem bei Unternehmensprozessen nachweispflichtig wurde. Zielstellung der vorliegenden Arbeit war es, die Voraussetzungen zur Einführung der FMEA-Methode als Risikomanagementsystem bei der Kaeser Kompressoren SE am Standort Coburg zu untersuchen und relevante Einsatzbereiche zu definieren. Die detaillierte Beschreibung der theoretischen Grundlagen der Methode sowie der aktuelle Stand im Unternehmen bilden die Grundlage dieser Arbeit. Die Frage nach einer Alternative zur FMEA-Methode konnte durch eine Nutzwertanalyse beantwortet werden. Diese zeigt, dass nur bedingt Alternativen zur FMEA-Methode existieren, die auch dem Anspruch und Inhalt einer FMEA gerecht werden. Anhand einer umfangreichen Literaturrecherche und praktischen Anwendungsbeispielen wird ein Überblick zu den erforderlichen organisatorischen sowie EDV-technischen Maßnahmen und Besonderheiten gegeben und dabei gezeigt, welche Punkte zu berücksichtigen und zeitlich untereinander abzustimmen sind. Durch eine weitere Nutzwertanalyse wurden FMEA-Softwares verglichen und nach unternehmensrelevanten Eigenschaften bewertet, um anschließend eine Empfehlung für die Kaeser Kompressoren SE zu geben. Abschließend wurde eine FMEA anhand eines konkreten Prozes-ses in der Wareneingangsprüfung durchgeführt.

Das Robotervisionssystem ist ein essentieller Teil im Bereich der Robotertechnik. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Robotervisionssystems für die 3D-Objektverfolgung in Echtzeit. Für die Objekterkennung wurde durch Literaturrecherche und Evaluation verschiedener Verfahren die Kombination des SHOT-Verfahrens (Signatures of Histograms of Orientations) mit dem ICP-Verfahren (Iterative Closest Point) zur Objektlokalisierung im ersten Frame ausgewählt, und das Verfahren Partikel-Filter wird für die Objektverfolgung in weiteren Frames angewandt. Zur Optimierung wurden die Verfahren Voxel-Grid-Approximation zur Unterabtastung von Punktwolken und AOI-Festlegen (AOI: Area of Interest) zur Beschränkung des Suchraums benutzt zur Erzielung höherer Rechengeschwindigkeit. Schließlich kann die Betriebsfrequenz der weiteren Objektverfolgung bis zu 30 fps erreicht werden. Basierend auf der 3D-Objektverfolgung wird ein Algorithmus zur Roboternachführung entwickelt und in der Simulationsumgebung validiert. Gemäß den Testergebnissen konnte es gezeigt werden, dass der Translations- und Rotationsfehler kleiner als ca. 5 mm bzw. 5˚ bei einer Objekttranslation kleiner als 40 mm und -rotation kleiner als 20˚ zwischen zwei Frames sind.

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Schnittstelle zur Kommunikation zwischen einem UR5 Roboter von Universal Robots und einem Industrie-PC. Die Realisierung der Schnittstelle geschieht mit Hilfe einer Socket-Verbindung, über die Daten zwischen Roboter und PC ausgetauscht werden können. Für die Robotersteuerung wird hierzu ein Client-Programm in der Sprache URScript erstellt, welches die Aufgabe hat, vom PC empfangene Bewegungsbefehle auszuführen und Statusinformationen des Roboters an den PC zu übermitteln. Das Server-Programm wird in der Sprache C# geschrieben und läuft auf dem PC. Dieses ermöglicht es dem Benutzer in der ersten Fassung, den Roboter mittels Buttons und Schiebereglern zu steuern. In der zweiten Fassung wird das Programm um die Funktion des 2D-Kameratrackings innerhalb eines festgelegten Bewegungsraums erweitert. Hierzu wird eine GigE Vision Kamera verwendet, die an den Werkzeugflansch des Roboters angebracht ist. Zu Beginn des Trackingvorgangs kann der Bediener ein beliebiges Objekt im Bild markieren, das verfolgt werden soll. Die Bildverarbeitung wird mit der Bibliothek OpenCV in der Sprache C++ implementiert und anschließend über einen selbst geschriebenen Wrapper in das C# Programm eingebunden. Für eine möglichst geringe Reaktionszeit beim Tracking werden die notwendigen Berechnungen in drei einzelne Threads aufgeteilt.

Die Automobilindustrie befindet sich in einem der größten Wandel ihrer Geschichte. Mit dem Übergang zum autonomen Fahren und der Umsetzung alternativer Antriebskonzepte sowie der Erschließung sämtlicher Nischenmärkte steigen die innerbetrieblichen Herausforderungen der Hersteller von Premiumfahrzeugen auf ein neues Niveau. Sämtliche Entwicklungsbereiche sehen sich mit höchsten Systemkomplexitäten konfrontiert, die es zu beherrschen gilt. Immer kürzere Entwicklungszyklen und steigender Kosten- und Zeitdruck erschweren die Bedingungen zusätzlich. Auch die Fahrzeugerprobung muss sich diesem Wandel und diesen Herausforderungen stellen, indem frühzeitig Konzepte für die Absicherung zukünftiger Fahrzeugprojekte entwickelt werden. Vor diesem Hintergrund wird im Zuge dieser Arbeit eine neue Erprobungsmethodik auf Basis einer Gesamtfahrzeug-Raffererprobung entwickelt. Mit dem Schwerpunkt der Absicherung aller kundenrelevanten Fahrzeugeigenschaften für aktuelle und zukünftige Fahrzeugprojekte und vor dem Hintergrund steigender Funktionsumfänge, werden neue Erprobungsbausteine und –zusammensetzungen entwickelt und validiert. Für die Entwicklung dieser Bausteine und Zusammensetzungen werden zunächst Prozess- und Lastdatenanalysen bestehender Erprobungsvarianten durchgeführt und entsprechende Optimierungsmaßnahmen abgeleitet. Unter Berücksichtigung dieser Maßnahmen und den Daten eines Lastvergleiches mit einem Referenz-Kundenkollektiv erfolgt eine Neudefinition der Gesamtfahrzeug-Raffererprobung, durch die eine verbesserte Abbildung der Kunden-Nutzungscharakteristika ermöglicht wird. Als Reaktion auf die Modell- und Variantenvielfalt werden, neben eines Basisprogramms, zusätzliche derivatsspezifische Erprobungsvarianten festgelegt, die eine Erprobung der Fahrzeuge hinsichtlich ihrer Nutzungsschwerpunkte ermöglichen. Um die Erprobungsumfänge hinsichtlich der Absicherung von Feldauffälligkeiten ergänzen zu können, wird zudem ein Prozess zur Rückführung von Gewährleistungsinformationen in die Erprobungsprozesse definiert.